➥ Warum stehen dezentrale Robotik und Stillstand? Zentralisierte Roboter sind fragil und durch kontrollierte Systeme eingeschränkt. Die dezentrale Robotik (DePAI) hat einen Weg nach vorne eröffnet, kämpft jedoch weiterhin mit veralteter Automatisierung. @codecopenflow ermöglicht adaptive Operatoren, die es Robotern erlauben, zu sehen, zu denken und in verschiedenen Umgebungen zu handeln. Lass uns in die Welt von Codec in 30s eintauchen 🧵 — ► Was ist CodecFlow? Robotik stellt eine Gelegenheit dar, die über 40 Billionen Dollar hinausgeht, wobei mehr als die Hälfte der globalen Arbeitskräfte heute automatisierbar ist. CodecFlow ist die Ausführungsschicht für KI-Operatoren und Robotik. Durch die Verwendung von Vision-Language-Action (VLA) Modellen können Agenten sehen, denken und in verschiedenen Umgebungen handeln. Warum es wichtig ist: ➤ Sofortige Berechnung in der Cloud, bei Peers oder vor Ort ➤ Multi-OS-Unterstützung von modernen bis zu veralteten Systemen ➤ Sicherheit durch Isolation, Verschlüsselung und menschliche Aufsicht CodecFlow dient als Ausführungsschicht, um in diese Zukunft zu skalieren und stellt ein System dar, das die Robotik voranbringt, um veraltete Automatisierung zu ersetzen. — ► Codec vs. Legacy Automation Veraltete Automatisierung hängt von starren Skripten und APIs ab, die bei kleinen Änderungen brechen. Dies macht Systeme fragil und schwer skalierbar. CodecFlow verfolgt einen anderen Ansatz. Es passt sich in Echtzeit mit Vision und Denken über Software und Robotik an, was sich von Agenten unterscheidet, die auf der vorherbestimmten Schleife basieren. Vorteile: ➤ Passt sich an Updates und Fehler an ➤ Funktioniert in modernen und veralteten Systemen ➤ Lernt und verbessert sich im Laufe der Zeit — ► CodecFlow Architektur CodecFlow läuft auf drei Ebenen, die Automatisierung anpassungsfähig, skalierbar und robotikbereit machen. ❶ Maschinen – Sofortige Berechnung in der Cloud, bei Peers oder vor Ort, GPU-bereit und mit Robotikhardware verbunden. ❷ Systeme – Multi-OS-Unterstützung von modernen bis zu veralteten XP/DOS, mit Echtzeit-Streaming und einheitlichem Input. ❸ Operatoren – KI-Arbeiter, die sehen, denken und handeln. Sie passen sich an Fehler an, verbessern sich im Laufe der Zeit und werden im Operator Marketplace handelbar sein. CodecFlow Robotikzyklus: Sensoren → Maschinenebene → VLA-Modelle → Operatoren → Aktuatoren CodecFlow standardisiert diese Pipeline, entfernt manuelle Verkabelung, sodass Entwickler sich auf Aufgaben konzentrieren können, während die Plattform die Ausführung verwaltet. ... ► Ökosystem $CODEC treibt das CodecFlow-Ökosystem an und ist jetzt auf @peaq MachineDEX und @solana verfügbar. Ökosystem: ➤ Operator Marketplace – Builder verdienen, Nutzer setzen sofort ein ➤ Compute Marketplace – Mitwirkende teilen GPU/CPU und verdienen CODEC ➤ Token-Nutzen – niedrigere Gebühren, priorisierter Zugang, zusätzliche Belohnungen ➤ On-Chain-Integration – Operatoren steuern Maschinen mit Telemetrie und DIDs Es ist erwähnenswert, dass @peaq CODEC in ihren DEX, Machinex, integriert hat, was Spekulationen über eine potenzielle breitere Integration innerhalb des Peaq-Maschinen-Ökosystems auslöst. — ► Zusammenfassung Die Arbeit hat sich von manueller Anstrengung zu Automatisierung gewandelt, doch fast 90 % verlassen sich immer noch auf veraltete Systeme. Skripte und starre APIs brechen oft bei Änderungen, was die Skalierbarkeit der Robotik behindert. CodecFlow führt adaptive Operatoren ein, um die Automatisierung in der Robotik zu verbessern und eine effiziente Anpassung und Skalierbarkeit zu ermöglichen. Kürzlich erwähnte @unmoyai (Lead Dev von Codec), dass Partnerschaften mit führenden Hardwareherstellern in China für fortschrittliche Robotik und Komponenten in Betracht gezogen werden, wobei das erste SDK für diesen Monat geplant ist. Durch die Nutzung von Codec-Frameworks können Hardwarehersteller Daten sammeln, Modelle integrieren und die Markteinführungszeit (6 Monate → 1 Monat) verkürzen.

Habe meine Freunde markiert, die die Erzählung umgestalten und das Gespräch anheben. > @HouseofChimera > @belizardd > @SherifDefi > @0xCheeezzyyyy > @Mars_DeFi > @90s_DeFi > @nlbkaifine > @Nick_Researcher > @YashasEdu > @Cryptotrissy > @thelearningpill > @cryptorinweb3 > @satyaXBT > @kenodnb > @Tanaka_L2 > @TimHaldorsson > @satyaXBT > @Haylesdefi > @Hercules_Defi > @DeRonin_ > @0xAndrewMoh > @0xDefiLeo > @Defi_Warhol > @CryptMoose_ > @TheDeFiPlug > @arndxt_xo > @CryptoShiro_ > @the_smart_ape

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